文本分类实战 分类任务 算法流程 数据标注 特征抽取 特征选择 分类器 训练 ...
文本分类算是自然语言处理领域最最常见的问题了,开源的工具也很好用,但是苦于训练速度缓慢,需要引进多核的版本,开源提供的多核支持参数有限,而同事提供的又有语言障碍,觉得自己探索下多分类器。 分类算法有很多,但是效果较好的基本就是LR和SVM,而这两个算法业内著名的开源代码应该就是liblinear和libsvm,libsvm支不支持多核暂时还未了解,但是liblinear支持的多核版本也就三组 , ...
2015-12-14 20:46 0 3088 推荐指数:
文本分类实战 分类任务 算法流程 数据标注 特征抽取 特征选择 分类器 训练 ...
0.数据介绍 2、配置网络 定义网络 定义损失函数 定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 ...
转自:http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征选择 三分类器 一.概述 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块,它的应用也非常广泛,比如:垃圾过滤,新闻分类,词性标注 ...
目的 其实,说白了就是人想知道这个文档是做什么的。首先给每篇文章一个标签、构建文档的特征,然后通过机器学习算法来学习特征和标签之间的映射关系,最后对未知的文本进行标签的预测。 在海量信息的互联网时代,文本分类尤其重要。sklearn作为即可学术研究,也可构建产品原型,甚至发布商用产品的机器学习包 ...
之前做过一些文本挖掘的项目,比如网页分类、微博情感分析、用户评论挖掘,也曾经将libsvm进行包装,写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习,所以需要整理样本 ...
CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案,因为CNN要求输入都是一定长度的,而对于文本分类问题,文本序列是不定长的,RNN可以完美解决序列不定长问题, 因为RNN不要求输入是一定长度的。那么对于CNN用于解决文本分类问题而言,可以判断文本的长度范围,例如如果大多数文本长度在100以下 ...
一、初始化设置 1 jvm out of memory 解决方案: 在weka SimpleCLI窗口依次输入java -Xmx 1024m 2 修改配置文件,使其支持中文: 配置文件是 ...